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发布日期:2022-09-23 06:09    点击次数:102


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若是有迷漫的熟习数据,机器学习模子不错发达出色。祸害的是,关于很多应用法子来说,对高质料数据的访谒仍然是一个遏抑。

处治这个问题的一个形态是“数据增强”,这是一种从现存的熟习样本中生成新的熟习样本的手艺。数据增强是一种在数据抑止环境下擢升机器学习模子性能和准确性的低本钱和灵验的形态。

机器学习模子的“过度拟合”

当机器学习模子在有限的例子上进行熟习时,它们频频会“过度拟合”。当机器学习模子对其熟习示例奉行准确,但不成膨胀到未见数据时,就会发生“过度拟合”。

在机器学习中有几种形态不错幸免“过度拟合”,比如选择不同的算法、修改模子的结构和调节参数。但最终,处治“过度拟合”的主要形态是向熟习数据集添加更多高质料数据。

举例,谈判卷积神经相聚(CNN),这是一种机器学习架构,非凡合适于图像分类任务。若是莫得多数千般的熟习例子,CNN最终会在施行寰宇中对图像进行失实分类。另一方面,若是CNN罗致不同角度和不同光照条目下的物体图像熟习,漂亮人妻被迫肉体还债它在施行寰宇中识别物体的智力会变得愈加巨大。

但是,采集颠倒的培训示例可能是鼓舞的、耗时的,只怕甚而是不可能的。这一挑战在监督学习应用法子中变得愈加费劲,因为熟习示必然须由人类巨匠标记。

数据增多

增多熟习数据集千般性的形态之一是创建现存数据的副本,并对其进行小的修改。这被称为“数据增强”。

举例,假定在图像分类数据集结有20张鸭子的图像。通过创建鸭子图像的副本并水平翻转它们,您依然将“鸭子”类的熟习示例增多了一倍。您不错使用其他调治,国产一区欧美精品如旋转、剪切、缩放和调治。您还不错集结这些调治来进一步扩展独到的熟习示例集结。

数据膨胀不需要局限于几何操作。添加噪点、改革神采开荒和其他成果(如隐隐和锐化滤镜)也不错匡助将现存的熟习示例当作新的数据。

数据膨胀的例子

数据增强关于监督学习非凡有用,因为您依然有了标签,不需要颠倒的责任来精通新的示例。数据增强关于其他类型的机器学习算法也很有用,如无监督学习、对比学习和生成模子。

数据增强依然成为熟习缠绵机视觉应用的机器学习模子的措施实践。流行的机器学习和深度学习编程库具有易于使用的函数,不错将数据增强集成到机器学习熟习管道中。

数据增强不仅局限于图像,还不错应用于其他类型的数据。关于文本数据集,不错用它们的同义词替换名词和动词。在音频数据中,不错通过添加噪声或改革播放速率来修改熟习示例。

数据膨胀的截止

数据增强并不是处治所罕有据问题的灵丹仙丹。您不错将其视为机器学习模子的免费性能增强器。基于您的指标应用法子,您仍然需要具有迷漫示例的高出大的熟习数据集。

在某些应用法子中,熟习数据可能太过有限,无法通过数据膨胀来提供匡助。在这些情况下,必须采集更多的数据,直到达到最小阈值,才能使用数据增强。只怕,您不错使用迁徙学习,即您在一个通用数据集(举例ImageNet)上熟习机器学习模子,然后通过微调其针对指标应用法子的有限数据的更高端倪来再行应用它。

数据增强也不成处治其他问题,比如熟习数据集结存在的偏差。数据膨胀进程还需要进行调节,以处治其他潜在的问题,举例类不屈衡。

若是使用妥当,数据经管不错成为机器学习工程师用具箱中的一个巨大用具。

 

 



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